谈谈DeepSeek-R1满血版推理部署和优化

主要观点总结

本文详细概述了关于DeepSeek模型推理的部署和优化工作，包括前情回顾、推理性能指标概述、推理系统性能约束、约束带来的分叉、私有化部署、平台部署、未来优化的方向和对开源生态的建议。文章涉及多种部署策略、并行策略选择、KVCache的优化管理以及软硬件协同等问题。

关键观点总结

关键观点1: 前情回顾

介绍DeepSeek模型推理的背景和现状，以及不同的测评方式和部署需求。

关键观点2: 推理性能指标概述

概述推理系统的性能指标，包括TTFT和TPOT等。

关键观点3: 推理系统性能约束

探讨推理系统面临的主要性能约束，如用户SLA的约束、内存的约束等。

关键观点4: 约束带来的分叉

分析由于性能约束带来的系统分叉，包括私有化部署和平台部署的不同需求。

关键观点5: 私有化部署

介绍私有化部署的策略，包括使用SGLang和vLLM等工具，以及并行策略的选择。

关键观点6: 平台部署

介绍平台部署的策略，包括PD分离技术、Prefill阶段和Decode阶段的优化等。

关键观点7: 未来优化的方向和对开源生态的建议

探讨未来的优化方向，包括硬件和软件的协同、动态路由和专家放置等问题，并对开源生态提出建议。

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